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该研究团队提出了一种利用量子退火技术解决集合分割问题的新方法，采用二次无约束二值优化（QUBO）问题建模。该工作的创新点在于构建了能确保QUBO哈密顿量基态对应有效分割方案的惩罚函数。该方法所需逻辑量子位数量与问题规模呈线性增长关系。实证测试表明，所提方案能收敛至全局最优解，在重复实验中保持较高准确率。尽管当前量子退火器的硬件限制导致所需物理量子位呈指数增长（理论预期为线性增长），但该问题有望随技术发展得到改善。未来研究需提升建模鲁棒性、减少嵌入式问题的量子位需求，并进行更全面的基准测试。相较于经典解法，该量子解决方案可降低集合分割问题的时间复杂度，有望推动生物学、网络安全等领域的科研进展。